Microsoft Azure 正式导入 NVIDIA A100 执行个体，可达到 20 倍效能提升

微软正式宣布其云服务MicrosoftAzure采用NVIDIAA100执行个体技术，透过NVIDIAA100支援的执行个体技术，以NVIDIAAmpereA100TensorCoreGPU，搭配全新NDA100v4AI虚拟机器，可自单一NVIDIAA100的分区扩充到上千个以NVIDIAMellanox的NVIDIAA100进行互连，并借由全新执行个体技术d性满足自小规模到超大型的运算需求。

NDA100v4采用AMD"ROME"第三代EPYC与NVIDIAA100GPU构成，以先进的PCIe40通道结合NVIDIA的NVLink构成高效率的连接架构，使数据CPU、GPU之间顺畅沟通。

同时借由其NVIDIAMellanox技术，单一个NDA100v4节点内的8个A100GPU借由第三代NVLink相互连接，较前一代提升2倍系统内传输速度，同时大量的NDA100v4节点具备16Tbps的相互连接频宽，位于其中的每个GPU又以与网路拓朴无关的、达200Gb/sNVIDIAMellanoxHDRInfiniBand连接，构成超高速的相互连接架构。

比起现行NVIDIAV100GPU系统，以NVIDIAA100在不需更改既有软体与框架下，即能提升2至3倍性能，在结合A100的稀疏编码加速的多重精度TensorCore与多执行个体GPU等新技术下，客户可在全新的A100执行个体达到20倍的性能提升。

近日，据英伟达官方消息，全球领先的图形处理器制造商英伟达将推出一款面向中国市场的芯片A800。据悉英伟达将于近期在北京举行新闻发布会。英伟达 CEO黄仁勋出席并介绍了即将推出的英伟达最新一代图形处理器——A800。根据介绍,A800的主要功能是通过与英伟达 CUDA架构进行比较来判断是否适合中国市场。英伟达表示A800在性能上与目前 AMD CPU的性能相比有明显提升。那么这款A800究竟有什么不同呢？让我们来了解一下。

据英伟达官方介绍,A800采用的是基于 CUDA架构的图形核心，主要的核心是基于 ARMCortex-A9-145的基础架构，属于英伟达自主研发的一款高性能图形处理器芯片(GPU)。与早期的处理器相比,A800的核心数增加了34%~58%,达到了1024个。另外，它还具有加速 GPU加速以及双核 CUDA支持等功能。__,在今年的 CES展会上，英伟达就展出了这款新芯片A800,它集成了一个完整的显示核心，将为基于 ARM架构打造的 CUDA框架做进一步扩展。

因此，从架构上来说,A800就是一款 ARMCI-SoC芯片，与之前使用的 CUDA架构相比并没有什么变化，而且核心数量增加了不少，从现在来看A800最多可达64个内核, CUDA架构还可以扩展到32核甚至是64核。对于使用来说，其实没有什么太大区别，大家可以在上面选择自己喜欢并且合适芯片就可以了（这里说到的并不是指A100)。另外我们知道A100是基于 GPU的图形 CPU架构，但是这次A800采用了全新一代 CUDA架构以及 RISC协处理器系统，因此理论上来说性能是比去年代要有一定提升很多。

NVIDIA宣布推出液冷A100 PCIe GPU，以满足客户对高性能碳中和数据中心的需求。这在主流服务器GPU中尚属首例。
蓝海大脑的高性能服务器具有高性能，高密度⌄扩展性强等特点。液冷GPU服务器产品支持1~20块 GPU卡，还可以选择，毕竟能可以选择也是很好的,芯片主要采用龙芯、飞腾、申威、海光、英伟达、Intel、AMD。完全定制啊，敲开心。适用于深度学习训练及推理、生命科学、医药研发、虚拟仿真、遥感测绘等场景，覆盖服务器、静音工作站、数据中心等多种产品形态，量身定制，满足客户全场景需求。

这2个显卡的性能完全没有可比性的。
Adreno730跑GFX Bench大约相当于独立显卡MX250的水平，也就是台式机的GT1030水平。
NVIDIA A100是Ampere架构的GA100核心的计算加速卡，具有6912流处理器，40GB HBM显存，主要用于机器学习、科学计算等，并无显示输出功能。
从核心性能来说无法准确预估，不过NVIDIA A100的性能最少也是Adreno730性能的几十倍。

---